CTを用いた左心房形態の深層学習による心房細動アブレーション後の再発予測法の開発

• Project/Area Number: 23K07540
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 林 英守 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70407310)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 塩澤 知之 順天堂大学, 医学部, 准教授 (00648165) ; 鍵山 暢之 順天堂大学, 保健医療学部, 准教授 (20722010) ; 戸叶 隆司 順天堂大学, 医学部, 教授 (40317441) ; 藤本 進一郎 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70385871)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 心房細動 / アブレーション / AI / 再発予測 / 左房CT画像

Outline of Research at the Start

本研究では、カテーテルアブレーション術前診断として撮影された心臓CT画像の左心房形態を深層学習で評価し、アブレーションによる肺静脈隔離術施行後の心房細動再発予測、および推奨アブレーションストラテジーの提案を可能とするアルゴリズムの構築を目的とする。その結果を基盤として、アブレーションによる心房細動治療成績の更なる向上を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

順天堂大学医学部附属順天堂医院で2016年1月～2021年3月までの間にアブレーションを施行した心房細動患者を対象とし、約約500症例の術前左房CT画像および患者背景・血液検査・心エコー検査などの臨床データを収集した。
収集した臨床データおよびCT画像データは本学保健医療学部デジタルヘルス遠隔医療開発講座（責任者：鍵山暢之）と共有し、深層学習の解析手法を模索しつつ、アブレーション後の再発予測のアルゴリズムの開発を進めている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本研究の対象患者の約500症例の術前左房CT画像および患者背景・血液検査・心エコー検査などの臨床データの収集はほぼ終了しているが、深層学習における再発予防アルゴリズムの構築に関しては、心房細動アブレーション後の再発率が少ないため十分な解析が行われていない状況である。

Strategy for Future Research Activity

心房細動アブレーション症例の更なる収集のために、今後は関連病院（順天堂静岡病院、順天堂浦安病院）の症例の登録及び解析を行い、深層学習による再発予測のアルゴリズムの構築と検証を進めていく予定である。